本期推文将介绍一种基于扩散模型的逆向引导策略（Reverse Diffusion Guide Policy，RDGP）, 用于离线强化学习。这项研究发表于《IEEE Transactions on Industrial Informatics》期刊。 离线强化学习（Offline Reinforcement Learning, ORL）通过静态数据集学习策略，而无需与环境进行进一步交互，这在工业控制系统中具有重要的潜力，因为这些系统通常面临低效的在线交互和固有的安全问题。为了减少由分布偏移引起的外推误差，ORL必须将学习到的策略限制在行为策略的支持集内。现有方法未能正确表示行为策略，通常倾向于选择支持集中具有较高密度的动作，从而导致次优的学习策略。荐读的论文提出了一种新型的ORL方法，通过扩散模型来表示行为策略，并训练反向扩散引导策略，以指导预训练的扩散模型生成动作。扩散模型具有稳定的训练过程和强大的分布表达能力，而反向扩散引导策略则能够有效地探索整个支持集，帮助生成最优动作。在面对低质量数据集时，可以进一步加入可训练的扰动，以帮助学习到的策略突破行为策略的性能限制。通过在D4RL GymMuJoCo基准上的实验结果，验证了所提方法的有效性，超越了几种最先进的ORL方法。
脑机接口目前发展迅猛,其应用范围十分广泛。 脑机接口虽然在技术层面发展十分迅速,但在人 才培养方面却存在很大缺口。 基于分布式架构的脑机接口教学系统通过整合理论与实践,实现了算法 提交、测评和反馈等功能,取得了帮助学生实时检测学习成果、支持教师进行针对性指导的效果。
云计算技术“人工智能+”融合趋势明显，赋能多产业加快形成新质生产力。在“智转数改”的新需求下，企业上云用云需求不断深化，对应用现代化能力、稳定性保障能力、云原生安全能力、云成本优化能力、垂直类应用能力以及云算融合能力等方面要求不断提升，带动相关技术创新发展，特别是云计算与智算的加速融合推动人工智能技术发展和应用快速革新。
数字贸易是继货物贸易、服务贸易之后的新兴贸易形态。积极参与数字经贸规则制定、大力发展数字贸易，已成为世界各国把握数字时代机遇的普遍选择。数字经贸规则对数字贸易发展兼具“加速器”和“稳定器”作用。
关于电信业，过去十多年，电信业在转型中发展，在发展中转型，从话音转向流量、全业务，再转向数字化，不断贯彻新发展理念，采纳新技术，突破发展瓶颈，服务能力、竞争能力、价值贡献不断增强但当前，电信业增长出现阶段性、周期性放缓，呈现出再次转型升级的“紧迫性”。
在信息技术领域，光子是与电子并驾齐驱的基础性支撑技术，具有广泛应用潜力，在未来网络、高性能计算、智能感知、新型显示等领域前景广阔，有望成为新质生产力的强劲引擎，对改造升级传统产业、培育壮大新兴产业、前瞻布局未来产业具有重要意义。同时，在微电子集成电路发展趋势放缓背景下，光子技术不追求工艺尺寸的极限缩小，有望通过光电融合等新方式开辟“后摩尔时代”新赛道。
无线经济作为数字经济的重要组成部分，是创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的领域之一，对增强发展新动能、提升发展韧性、畅通发展循环具有重要作用，是培育壮大新质生产力的重要支撑。2023年，我国5G、卫星互联网等无线技术创新持续取得突破无线经济总体规模稳步增长，支撑了新质生产力的积累壮大。
以人工智能为代表的前沿技术，正以前所未有的速度深刻改变着各个行业的运作模式，加速全球数字经济快速发展，并对算力、存力、运力提出了更高要求。算力是数字经济发展的核心驱动力，存力为数字经济发展提供坚实基础，运力为数字经济发展提供传输保障。综合算力作为集算力、存力、运力于一体的新型生产力，成为支撑“人工智能+”战略的重要力量
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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1950年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》，这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇，图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象，同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形
OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)
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